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从E级计算到Z级计算的新挑战与新技术 None

Xiang-ke LIAO, Kai LU, Can-qun YANG, Jin-wen LI, Yuan YUAN, Ming-che LAI, Li-bo HUANG, Ping-jing LU, Jian-bin FANG, Jing REN, Jie SHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1236-1244 doi: 10.1631/FITEE.1800494

摘要：高性能计算已成为促进传统与新兴领域科技创新取得进展的基础设施。随着高性能计算的发展，E级系统（每秒1018次浮点运算）预计2020年前后投入使用。实现E级计算后的10年（2020–2030）将成为E级计算向Z级计算（每秒1021次浮点运算）过渡的关键时期，计算能力提升将面临前所未有的挑战。从硬件和软件方面分析未来高性能计算的挑战，展望后E级计算时代的技术发展与革新，并提出未来实现E级计算向Z级计算过渡的可行性建议。

关键词：高性能计算；Z级计算；微处理器体系结构；高速互联；存储系统；制造工艺；编程模型与环境

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后E级时代高性能处理器架构的探索 None

Xiang-hui XIE, Xun JIA

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1224-1229 doi: 10.1631/FITEE.1800424

摘要：科学计算与工程应用对高性能日益增长的需求将推动高性能计算进入后E级时代。高性能处理器作为超级计算系统核心部件，其架构设计对提高系统性能至关重要。首先介绍后E级时代高性能处理器架构设计的3个目标，即性能有效扩展、资源高效利用和适应多种应用。其次，提出标量运算众核主芯片连接应用加速从芯片的Massa处理器架构，通过计算资源分布和应用定制硬件的结合，满足后E级时代高性能处理器架构设计的目标。

关键词：高性能计算；后E级；处理器架构；应用定制硬件；计算资源分布

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面向E级高性能计算存储墙问题研究 Article

Wei HU,Guang-ming LIU,Qiong LI,Yan-huang JIANG,Gui-lin CAI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1154-1175 doi: 10.1631/FITEE.1601336

摘要： I/O性能与计算性能的不匹配是超级计算机从P级向E级发展的主要障碍之一。当前，I/O密集型应用迅速增加，其运行效率受到了I/O性能的制约。为进一步量化I/O性能瓶颈，分析其对大规模并行应用可扩展性的重要影响，本文在定义和分析存储受限加速比的基础上，第一次从并行应用可扩展性的角度提出"存储墙"的定义，量化和讨论了"存储墙"的存在性，并基于存储墙特性对现有高性能计算系统结构提出了新的分类方法和可扩展性分析方法通过基于"天河1A"超级计算机的实验和基于"美洲虎"超级计算机的案例分析，本文验证了存储墙的存在性并分析了其变化特性。这些实验和分析结果对缓解和消除未来高性能计算机的存储墙瓶颈，实现平衡的软硬件设计具有重要指导意义。

关键词：存储受限加速比；存储墙；高性能计算；E级计算

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超百亿亿级系统面临的网络和通信挑战 None

Dhabaleswar PANDA, Xiao-yi LU, Hari SUBRAMONI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1230-1235 doi: 10.1631/FITEE.1800631

摘要：由于新兴处理器、内存和网络技术的显著进步，百亿亿级系统将在未来几年（2020–2022）推出。随着百亿亿级系统被配置和使用，具有更细粒度、更短时间步长和更大数据量的下一代应用程序将被持续需求。从发展趋势看，2025–2035年间，下一代应用程序将需要超百亿亿级系统。本文关注超百亿亿级系统在网络和通信方面面临的挑战。首先，提出超百亿亿级系统的设想架构。其次，从不同方面阐述面临的挑战，包括多种网络技术、高性能通信和同步协议、加速器和现场可编程门户阵列的集成支持、容错和服务质量支持、能量感知通信方案和协议、软件定义网络以及多种内存和存储器的可扩展通信协议再次，指出在这些系统上进行支持高性能计算、大数据和深度学习的高效编程模型设计面临的挑战。最后，强调了这些系统的上层共同设计运行时间的关键需求，以实现最优性能和可扩展性。

关键词：网络；通信；同步；超百亿亿级；编程模型；大数据；高性能计算；深度学习；服务质量；加速器

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ONFS：面向高性能计算的基于内存、固态硬盘和磁盘的层次式混合文件系统 Article

Xin LIU, Yu-tong LU, Jie YU, Peng-fei WANG, Jie-ting WU, Ying LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1940-1971 doi: 10.1631/FITEE.1700626

摘要：大规模科学计算、新的工作流应用以及检查点操作均需要存储系统具有非常高的带宽和低延迟，这使得高性能存储系统面临严峻的技术挑战。当前基于磁盘的底层存储系统难以满足新一代Eflops超级计算机和应用的要求。为此，本文提出了基于计算结点内存、固态硬盘和磁盘的层次式混合存储系统ONFS (on-line and near-line file system)。它具有三个存储层次和统一的命名空间，支持可移植操作系统接口（portable operating system interface, POSIX）协议，可提供高带宽、低延迟和超大存储容量。在天河一号超级计算机上实现了ONFS原型系统，测试了I/O (input/output)性能和可扩展性。测试结果表明，单线程和多线程读/写性能比基于磁盘的Lustre分别高出6倍和5倍。与Lustre相比，运行在ONFS上的典型数据密集型应用可获得6.35倍的I/O加速。

关键词：高性能计算；层次式混合存储系统；分布式元数据管理；数据迁移

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面向高性能计算的自部署运行环境 Research Articles

邵明天,卢凯,张文喆

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 845-857 doi: 10.1631/FITEE.2100016

摘要：

传统高性能计算系统提供了标准的预置环境来支持科学计算。然而，高性能计算的发展需要为越来越多应用提供支持，如人工智能、大数据等。标准的预设环境已无法满足这些多样化的要求。如果用户仍然在高性能计算系统上运行这些新兴应用程序，他们需要手动维护应用程序的特定依赖项（库、环境变量等），这增加了用户的开发和部署负担。此外，多用户模式也带来用户之间的隐私问题。像Docker和Singularity这样的容器可以封装作业的执行环境，但是在高度定制的高性能计算系统中，Docker和Singularity的跨环境应用部署是受限的。容器镜像的引入也给系统管理员增加了维护负担。针对上述问题，本文提出一种适用于高性能计算的自部署执行环境（SDEE）。用户开发和调试应用程序，并在此环境中部署其特殊的依赖项，然后可以通过传统高性能计算系统的作业管理系统，直接将作业加载到计算节点。作业及其依赖项将被自动分析、打包、部署和执行。

关键词：运行环境；高性能计算；轻量化；隔离；Overlay

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多处理器系统中的数据局部性及其优化技术研究

杨学军,戴华东,夏军

《中国工程科学》 2002年第4卷第5期页码 44-52

摘要：

数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足，提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。

关键词：计算机多处理器系统数据局部性局部性度量模型数据变换框架页迁移线程一致性模型

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后E级系统编程模型的构想 None

Ji-dong ZHAI, Wen-guang CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1261-1266 doi: 10.1631/FITEE.1800442

摘要： E级高性能计算系统已经研制很长时间，可以在未来几年投入使用。现在是时候考虑未来的后E级高性能计算系统。后E级系统存在许多主要挑战，例如处理器体系结构、编程模型、存储架构和互连网络。讨论了后E级系统编程模型面临的3个重要挑战：异构性、并行性和容错性。基于我们当前在大规模系统上编程的经验，针对这些挑战，提出一些可能的解决方案。然而，未来需要更多研究工作以应对这些挑战。

关键词：计算模型；容错；异构；并行性；后E级

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我国高端计算之路与“神威”的探索

陈左宁

《中国工程科学》 2004年第6卷第9期页码 23-28

摘要：

21世纪初，受应用需求的驱动，国内外对高端计算的研究与开发掀起了新一轮的热潮。分析了国外高端计算的发展现状及趋势，描述我国高端计算发展的总体状况及应用开发情况，介绍神威系列高性能计算机的主要技术特点和应用成果，探讨当前高端计算技术发展所面临的问题，并提出了发展我国高端计算事业的几点建议

关键词：高端计算网格计算高性能服务高效能计算总体拥有成本神威系列计算机

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创造力支持系统的体系结构研究

梁志成,于跃海,仲伟俊

《中国工程科学》 2010年第12卷第1期页码 74-80

摘要：

介绍了创造力支持系统发展历程、创造力与创造性思维，综合研究了各类创造力支持系统，给出了创造力支持系统的构成要素、体系结构，并以构建系统用于电力系统故障分析实例研究，阐述了创造力支持系统对专家思维的支持过程。为创造力支持系统开发实现与应用提供参考。

关键词：创造力支持系统体系结构群体研讨环境表决链表

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关于大规模并行处理机系统可扩展性设计

卢锡城

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 105-109

摘要：

大规模并行处理系统旨在满足国防和国民经济许多重要应用领域对高性能计算能力的需求。长期以来，结构上的可扩性和编程上的友好性一直是并行计算机系统设计中追求的重要而又互相矛盾的两个目标。文章结合研究实践，对大规模并行处理机系统（MPP)可扩展性设计的若干问题进行探讨。

关键词：体系结构大规模并行处理机（MPP) 对称多处理机（SMP) 基于Cache—致性的非一致存储访问（CC-NUMA) 群机（duster) 超结点

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针对I/O密集型应用的新型非易失存储系统 None

Wen-bing HAN, Xiao-gang CHEN, Shun-fen LI, Ge-zi LI, Zhi-tang SONG, Da-gang LI, Shi-yan CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1291-1302 doi: 10.1631/FITEE.1700061

摘要：新型存储技术——如相变存储器（phase change memory, PCM——的兴起，为I/O密集型应用的高性能存储提供了新机遇。然而传统软件栈和硬件架构需要重构优化以提升I/O访问效率。此外，存储内计算技术已经成为当前研究热点，能有效减少I/O请求数量。提出一种基于相变存储器的新型存储系统，包括支持存储内计算的文件系统（in-storage processing enabled file system, ISPFS）和可配置并行计算的存储内计算引擎。一方面，ISPFS充分利用新型非易失存储器（non-volatile memory, NVM）的特性，减少软件冗余和数据拷贝，提供低延迟、高性能的随机访问。另一方面，ISPFS通过命令文件将ISP指令发送给存储内计算引擎来处理I/O密集型任务。实验证明，ISPFS的吞吐量是EXT4文件系统的2–10倍。

关键词：存储内计算；文件系统；非易失存储；存储系统；I/O密集型应用

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高端计算软件平台的研发

陈左宁

《中国工程科学》 2002年第4卷第9期页码 45-49

摘要：

高端计算软件平台是整机系统实现友善性、可用性和高效性的基本保障。随着计算处理规模愈来愈大，以及Peer-to-peer和Grid这类新型计算模式的出现，平台软件的设计面临新的挑战。首先，对高端计算软件平台发展状况以及面临的设计难题进行论述和分析；然后，介绍一个高端计算平台软件系统设计情况，并进行讨论。

关键词：高端计算大规模并行处理操作系统并行开发环境并行应用环境

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模拟光计算推动人工智能发展 Review

吴嘉敏, 林星, 郭雨晨, Junwei Liu, 方璐, Shuming Jiao, 戴琼海

《工程（英文）》 2022年第10卷第3期页码 133-145 doi: 10.1016/j.eng.2021.06.021

摘要：

人工智能（AI）技术正在飞速发展并已在各行各业得到了广泛的应用，但大数据的爆炸式增长使其在硬件的处理速度和功耗方面面临了前所未有的严峻挑战而光计算恰好利用光子的特性，包括宽带、低延迟和高能效，为解决这一瓶颈提供了一个独特的视角。本文介绍了不同AI 模型的光计算的最新研究进展，包括前馈神经网络、蓄水池计算和脉冲神经网络（SNN）。集成光子器件的最新进展和AI 的兴起为光计算在实际应用中的再次崛起创造了良好的发展机遇。这项浩大的工程需要不同领域多学科的交叉来实现。我们预计实际AI 应用所需的大规模集成光电子处理器时代，将很快以光电混合框架的形式到来。

关键词：人工智能光学计算光电架构神经网络神经形态计算储层计算光电处理器

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TEES：一种面向高性能计算快速、灵活应用程序部署的拓扑感知的运行环境服务 Research Article

邵明天,卢凯,迟万庆,王睿伯,戴屹钦,张文喆

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1631-1645 doi: 10.1631/FITEE.2100284

摘要：

高性能计算（HPC）即将达到新的高度：百亿亿次。应用程序部署正成为一个日益突出的问题。容器技术解决了应用程序及其运行环境的封装和迁移问题。但是，容器镜像太过笨重，在大量计算结点上的部署过程非常耗时。虽然点对点（P2P）方式带来更高的传输效率，但也引入更大的网络负载。所有这些问题都会导致应用程序的高启动延迟。为解决这些问题，提出拓扑感知的运行环境服务（TEES），用于在高性能计算系统上快速、灵活地部署应用程序。TEES为用户创建了一个更轻量级的运行环境，并使用一种更有效的拓扑感知P2P方法减少部署时间。在天河高性能计算系统中，TEES在3秒内实现了在17560个计算结点上的一个典型应用程序的部署和启动。与基于容器的应用程序部署方式相比，速度提高了12倍，网络负载减少了85%。